Elasticsearch 的倒排索引是如何构建的？

推荐答案

Elasticsearch 的倒排索引是通过以下步骤构建的：

1. 文档分词：首先，Elasticsearch 会对文档中的文本内容进行分词处理，将文本拆分为一个个独立的词项（Term）。
2. 词项排序：分词完成后，Elasticsearch 会对所有词项进行排序，以便后续的索引构建。
3. 构建倒排列表：对于每个词项，Elasticsearch 会记录包含该词项的文档 ID 列表，并存储这些文档 ID 在倒排列表中。
4. 存储词项频率和位置信息：除了文档 ID 列表，Elasticsearch 还会存储每个词项在文档中的频率（Term Frequency）和位置信息（Position），以便支持更复杂的查询操作。
5. 压缩存储：为了提高存储效率和查询性能，Elasticsearch 会对倒排索引进行压缩存储。

本题详细解读

1. 文档分词

Elasticsearch 使用分词器（Analyzer）对文档中的文本进行分词处理。分词器通常包括以下组件：

• 字符过滤器（Character Filters）：用于预处理文本，例如去除 HTML 标签。
• 分词器（Tokenizer）：将文本拆分为词项。
• 词项过滤器（Token Filters）：对分词后的词项进行进一步处理，例如转换为小写、去除停用词等。

2. 词项排序

分词完成后，Elasticsearch 会对所有词项进行排序。排序的目的是为了在构建倒排索引时能够更高效地处理词项。

3. 构建倒排列表

对于每个词项，Elasticsearch 会记录包含该词项的文档 ID 列表。这个列表被称为倒排列表（Posting List）。倒排列表中的每个条目通常包含以下信息：

• 文档 ID：标识包含该词项的文档。
• 词项频率（Term Frequency）：该词项在文档中出现的次数。
• 位置信息（Position）：该词项在文档中出现的位置。

4. 存储词项频率和位置信息

为了支持更复杂的查询操作（如短语查询、邻近查询等），Elasticsearch 会存储每个词项在文档中的频率和位置信息。这些信息可以帮助 Elasticsearch 在查询时快速定位相关文档。

5. 压缩存储

为了减少存储空间和提高查询性能，Elasticsearch 会对倒排索引进行压缩存储。常用的压缩算法包括：

• 前缀编码（Prefix Encoding）：用于压缩文档 ID 列表。
• 差值编码（Delta Encoding）：用于压缩位置信息。

通过以上步骤，Elasticsearch 构建了一个高效的倒排索引，能够快速响应各种查询请求。